Сверка платежей и выписок без ручного ада: сценарии роботизации финансов

Есть особый вид кошмара, знакомый каждому финансисту. Конец месяца. На столе — стопка банковских выписок. На экране — учётная система с тысячами строк. И где-то между ними затаилось расхождение в 47 тиынов, из-за которого баланс не сходится. Следующие несколько часов (иногда — дней) уйдут на поиск этих тиынов.

Когда я впервые увидел, как работает отдел казначейства крупной торговой сети, я был поражён. Пять человек каждый день сравнивали выписки из восьми банков с данными в 1С. Вручную. Строка за строкой. В месяц через них проходило около 40 000 платёжных операций. Ошибки случались регулярно — не из-за халатности, а из-за объёма. Человеческий мозг не предназначен для такой работы.

Роботизация этого процесса заняла шесть недель. Результат: пять человек освобождены от рутины (не уволены — переведены на аналитику), сверка происходит каждые два часа вместо раза в день, ошибки снизились практически до нуля. В этой статье расскажу, как устроен процесс сверки изнутри и что именно автоматизирует робот.

Что такое сверка и почему она так болит

Сверка платежей — это сопоставление данных из банковской выписки с записями в учётной системе компании. Звучит просто: взяли строку из банка, нашли соответствующую строку в 1С, сравнили суммы. Если совпало — отлично. Если нет — ищем причину.

На практике всё сложнее. Во-первых, форматы данных разные. Банк выдаёт выписку в своём формате, 1С хранит данные по-своему. Названия контрагентов могут не совпадать: в банке «ИП Иванов И.И.», в системе — «Индивидуальный предприниматель Иванов Иван Иванович». Суммы бьются не всегда: один платёж в банке может соответствовать нескольким документам в учёте, или наоборот.

Во-вторых, объёмы. В среднем предприятии — сотни платежей в день. В крупном — тысячи. Каждый нужно проверить. Каждое расхождение — расследовать. Это монотонная, утомительная работа, требующая высокой концентрации.

В-третьих, последствия ошибок серьёзны. Пропущенное расхождение — это потенциальная недоплата или переплата. Незамеченный двойной платёж — это потерянные деньги. Не разнесённый вовремя приход — это искажённый cash flow. Финансовая отчётность строится на точных данных, и сверка — её фундамент.

Анатомия процесса: что именно делает сотрудник

Чтобы автоматизировать процесс, нужно сначала понять его до деталей. Разберём типичный workflow сверки в торговой компании.

Утро начинается с загрузки выписок. Сотрудник заходит в банк-клиент (или несколько банк-клиентов — многие компании работают с разными банками), скачивает выписки за вчерашний день. Каждый банк — отдельный вход, своя авторизация, свой формат файла. На это уходит 15-30 минут.

Потом загрузка в учётную систему. Файлы импортируются в 1С или другую программу. Часть операций разносится автоматически — по номеру счёта, по сумме, по назначению платежа. Но всегда есть «хвост» нераспознанных: система не смогла определить, к какому документу относится платёж.

Дальше — ручная обработка. Сотрудник открывает каждый нераспознанный платёж, читает назначение, ищет соответствующий документ, привязывает. Иногда это просто: «Оплата по счёту №123» — находим счёт 123, привязываем. Иногда загадка: «За услуги» — и пойди разберись, за какие услуги и по какому договору.

Наконец, сверка остатков. Сумма по выписке банка должна совпасть с суммой по 51-му счёту в бухгалтерии. Если расхождение — начинается детектив. Перебираем операции одну за другой, ищем ошибку. Найти расхождение в тысячах строк — занятие для терпеливых.

Как робот это делает

Теперь посмотрим, какие части процесса берёт на себя робот.

Выгрузка из банков. Робот запускается по расписанию — например, каждые два часа или в определённое время. Он авторизуется в банк-клиентах (да, это возможно — через те же интерфейсы, что использует человек), скачивает выписки за нужный период, сохраняет в структурированном виде. Если банк требует подтверждение по SMS — робот может интегрироваться с корпоративной телефонией или использовать токен.

Загрузка в учётную систему. Скачанные файлы автоматически импортируются в 1С. Робот использует стандартные механизмы загрузки, просто делает это без участия человека. Ошибки парсинга логируются и эскалируются — если формат изменился, человек получит уведомление.

Интеллектуальное сопоставление. Вот здесь самое интересное. Робот не просто ищет точное совпадение — он использует правила нечёткого сопоставления. «ООО Ромашка» и «ООО «Ромашка»» — для него одно и то же. «Оплата по сч. 123» и «оплата по счёту № 123» — тоже. Чем больше данных проходит через систему, тем умнее становятся правила.

Обработка исключений. То, что робот не смог разнести автоматически, попадает в очередь на ручную обработку. Но теперь это не 300 позиций, а 30. Робот предлагает варианты: «Возможно, это оплата по договору №456 — совпадает сумма и часть назначения». Человек подтверждает или выбирает другой вариант.

Сверка остатков. После разнесения робот сравнивает итоговые суммы. Если всё сошлось — отчёт «Сверка пройдена». Если расхождение — детальный лог с указанием, где именно проблема. Не нужно перебирать тысячи строк вручную.

Три типичных сценария, где сверка ломается

Идеальный мир: один платёж — один документ — одна сумма. Реальный мир сложнее. Вот три ситуации, которые создают головную боль, и как с ними справляется робот.

Сценарий 1: Частичная оплата. Клиент должен 100 000 тенге, но оплатил 70 000. Или оплатил 100 000, но двумя платежами по 50 000 в разные дни. Робот умеет работать с частичными оплатами: он видит открытую задолженность, сопоставляет сумму платежа, автоматически закрывает часть долга и оставляет остаток.

Сценарий 2: Оплата за несколько документов. Контрагент перечислил 500 000 тенге «по договору 123». Но в договоре — десять актов на разные суммы. Какие именно оплачены? Робот анализирует назначение платежа, сопоставляет с открытыми документами по этому контрагенту, предлагает распределение. Если однозначно определить не удаётся — выносит на ручную обработку с подсказками.

Сценарий 3: Комиссии и курсовые разницы. Клиент заплатил 100 долларов, банк конвертировал по своему курсу, снял комиссию — и в тенге пришла «странная» сумма. Робот знает официальный курс Национального банка РК на дату операции, знает типичные комиссии, может рассчитать ожидаемую сумму и сопоставить с фактической с допустимым отклонением.

Важно понимать: робот не волшебник. Если ситуация нестандартная — он честно признаёт, что не справился, и передаёт человеку. Но стандартные случаи (а их 80-90%) обрабатывает сам.

Экономика проекта: считаем выгоду

Давайте посчитаем на реальных цифрах. Возьмём компанию с оборотом в сотню миллионов тенге в месяц. Примерно 2000 платёжных операций в месяц (входящих и исходящих).

Ручная сверка: один сотрудник тратит 3 часа в день на загрузку, разнесение и сверку. Это 60+ часов в месяц. При зарплате в 80 000 тенге (с учётом налогов и накладных — около 130 000 полных затрат) — примерно 750 тенге в час. Итого: около 45 000 тенге в месяц только на сверку. Плюс ошибки — каждая стоит времени на исправление, иногда — штрафов и пеней.

Роботизированная сверка: разработка робота — от 300 000 до 500 000 тенге (зависит от сложности и количества банков). Лицензия на платформу — от 50 000 до 150 000 тенге в год. Поддержка — 15-20% от стоимости разработки ежегодно. Итого: первый год — около 600 000 тенге, последующие — около 150 000 тенге.

Окупаемость: при экономии 45 000 тенге в месяц (540 000 в год) проект окупается чуть больше чем за год. Но это без учёта снижения ошибок, ускорения закрытия периода, высвобождения времени на аналитику. С этими факторами — быстрее.

Для крупных компаний экономика ещё интереснее. При 10 000 операций в месяц и трёх сотрудниках на сверке — экономия кратно выше, а стоимость робота растёт не пропорционально.

Частые вопросы и опасения

Когда заходит речь о роботизации финансов, возникают типичные вопросы. Ответим на самые частые.

«Робот будет иметь доступ к банку — это безопасно?» Да, при правильной настройке. Робот авторизуется так же, как человек — через защищённый канал, с двухфакторной аутентификацией. Доступ к банку у робота только на чтение выписок — он не может делать платежи. Все действия логируются. По факту, это даже безопаснее: меньше людей знают пароль от банк-клиента.

«Что если робот ошибётся?» Робот не ошибается случайно — он следует правилам. Если правило неверное — ошибётся систематически, и это быстро выявляется. Для критических операций (например, автоматическое проведение документов) можно настроить режим «предложить, но не делать» — робот готовит данные, человек подтверждает.

«У нас нестандартная система / старый 1С / специфические процессы» RPA работает через интерфейс, как человек. Если сотрудник может сделать операцию в вашей системе — робот тоже сможет. Нестандартность обычно влияет на стоимость и сроки разработки, но не на принципиальную возможность.

«Мы работаем с десятью банками — это реально?» Реально, хотя сложнее. Для каждого банка нужен свой сценарий выгрузки (интерфейсы разные). Но это разовые затраты — после настройки робот работает со всеми банками одинаково. Компании с 10+ банками — как раз самые выгодные кандидаты на роботизацию.

Как начать: три пути

Если вы решили попробовать — есть несколько вариантов входа.

Путь 1: Готовое решение. Некоторые вендоры предлагают коробочные продукты для сверки — достаточно настроить под ваши банки и учётную систему. Плюс: быстрый старт, предсказуемая стоимость. Минус: меньше гибкости, подходит для типовых случаев.

Путь 2: Заказная разработка. Обратиться к интегратору, который разработает робота под ваши процессы. Плюс: учитывает все особенности. Минус: дольше и дороже, нужно хорошо описать процессы.

Путь 3: Внутренняя экспертиза. Крупные компании создают внутренние центры компетенций по RPA. Закупают платформу, обучают разработчиков, строят роботов сами. Плюс: полный контроль, накопление экспертизы. Минус: требует инвестиций в команду.

Для первого проекта обычно оптимален второй путь: вы получаете работающее решение и понимание, как это устроено. Дальше можно развивать внутри или продолжать с подрядчиком.

Что ещё можно роботизировать в финансах

Сверка платежей — хороший старт, но это только начало. Вот ещё процессы, которые отлично ложатся на RPA.

Формирование платёжек. Робот собирает реестр на оплату из заявок, проверяет наличие документов и согласований, формирует платёжные поручения, загружает в банк-клиент. Человек только подписывает.

Акты сверки с контрагентами. Робот формирует акты сверки, отправляет контрагентам, получает ответы, сравнивает данные, фиксирует расхождения. Десятки часов ручной работы превращаются в отчёт на одну страницу.

Закрытие периода. Проверка проводок, начисление резервов, формирование регламентированной отчётности — много операций, которые выполняются по чёткому алгоритму. Робот может делать большую часть, оставляя человеку контроль и нестандартные ситуации.

Работа с дебиторской задолженностью. Мониторинг просрочки, формирование напоминаний, эскалация — рутина, которую легко автоматизировать. Робот вовремя напомнит, зафиксирует ответ, переведёт на следующий шаг.

Каждый из этих процессов — отдельный проект. Но когда инфраструктура RPA уже есть, добавление нового робота обходится дешевле и быстрее.